[英]Number of Increasing Subsequences of length k
我试图理解算法,它给出了时间O(n k log(n))中数组中长度K的增加子序列的数量。 我知道如何使用O(k * n ^ 2)算法解决同样的问题。 我查了一下,发现这个解决方案使用了BIT(Fenwick Tree)和DP。 我也找到了一些代码,但我无法理解它。
以下是我访问过的一些有用的链接。
如果有人能帮助我理解这个算法,我真的很感激。
我从这里复制我的算法,其逻辑解释如下:
dp[i, j] = same as before num[i] = how many subsequences that end with i (element, not index this time)
have a certain length
for i = 1 to n do dp[i, 1] = 1
for p = 2 to k do // for each length this time num = {0}
for i = 2 to n do
// note: dp[1, p > 1] = 0
// how many that end with the previous element
// have length p - 1
num[ array[i - 1] ] += dp[i - 1, p - 1] *1*
// append the current element to all those smaller than it
// that end an increasing subsequence of length p - 1,
// creating an increasing subsequence of length p
for j = 1 to array[i] - 1 do *2*
dp[i, p] += num[j]
您可以使用段树或二进制索引树来优化*1*
和*2*
。 这些将用于在num
数组上有效地处理以下操作:
(x, v)
将v
加到num[x]
(与*1*
相关); x
,找到总和num[1] + num[2] + ... + num[x]
(与*2*
相关)。 这些对于两种数据结构都是微不足道的问题。
注意:这将具有复杂度O(n*k*log S)
,其中S
是数组中值的上限。 这可能是也可能不够好。 要使其为O(n*k*log n)
,您需要在运行上述算法之前规范化数组的值。 规范化意味着将所有数组值转换为小于或等于n
。 所以这:
5235 223 1000 40 40
变为:
4 2 3 1 1
这可以通过排序(保留原始索引)来完成。
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